湖南科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)實時計算》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于一個需要處理大量實時交易數(shù)據(jù)的電商大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)能夠確保數(shù)據(jù)的一致性和事務(wù)的完整性？（）A.分布式事務(wù)B.兩階段提交C.最終一致性D.以上都不是2、在大數(shù)據(jù)的聚類評估中，有多種指標(biāo)可以用來衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對一個數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個指標(biāo)不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率3、在一個大型金融機構(gòu)中，每天都會產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)。為了及時發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和分析。以下哪種技術(shù)或框架最適合用于實現(xiàn)這種實時數(shù)據(jù)分析？（）A.SparkStreamingB.HiveC.MySQLD.TensorFlow4、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯5、在大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)。如果要展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方式最直觀？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖6、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇中，NoSQL數(shù)據(jù)庫因其靈活的數(shù)據(jù)模型而受到關(guān)注。假設(shè)一個應(yīng)用需要存儲大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)的讀寫性能要求較高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫最適合？（）A.文檔數(shù)據(jù)庫B.鍵值數(shù)據(jù)庫C.列族數(shù)據(jù)庫D.圖數(shù)據(jù)庫7、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。以下關(guān)于列式存儲和行式存儲的比較，不準(zhǔn)確的是（）A.列式存儲適合于批量數(shù)據(jù)讀取和分析，行式存儲適合于頻繁的單行數(shù)據(jù)更新B.列式存儲能夠提高數(shù)據(jù)壓縮比，節(jié)省存儲空間C.行式存儲在數(shù)據(jù)查詢時的性能優(yōu)于列式存儲D.列式存儲對于只涉及少數(shù)列的查詢具有優(yōu)勢8、在大數(shù)據(jù)存儲中，列式存儲和行式存儲各有優(yōu)缺點。如果主要進(jìn)行頻繁的列查詢操作，以下哪種存儲方式更合適？（）A.列式存儲B.行式存儲C.兩者效果相同D.取決于數(shù)據(jù)量的大小9、在大數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)中，副本機制用于提高數(shù)據(jù)的可靠性。假設(shè)一個數(shù)據(jù)塊有三個副本存儲在不同的節(jié)點上，當(dāng)其中一個副本損壞時，系統(tǒng)會如何處理？（）A.立即從其他副本中恢復(fù)損壞的副本B.等待管理員手動修復(fù)損壞的副本C.忽略損壞的副本，繼續(xù)正常運行D.停止系統(tǒng)運行，直到副本修復(fù)完成10、在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)。以下關(guān)于新興的數(shù)據(jù)可視化形式，哪一項是不正確的？（）A.虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)可以提供沉浸式的數(shù)據(jù)可視化體驗B.動態(tài)可視化能夠?qū)崟r反映數(shù)據(jù)的變化，增強用戶對數(shù)據(jù)的理解C.故事性可視化通過講述一個數(shù)據(jù)相關(guān)的故事來傳達(dá)信息，更具吸引力D.新興的數(shù)據(jù)可視化形式只是為了追求視覺效果，對數(shù)據(jù)分析的幫助不大11、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，需要考慮計算資源的分配和優(yōu)化。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心有有限的計算節(jié)點，同時有多個大數(shù)據(jù)任務(wù)需要運行。以下哪種資源分配策略最合理？（）A.平均分配計算資源給每個任務(wù)，確保公平性B.根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級分配資源，優(yōu)先保障重要任務(wù)C.按照任務(wù)的預(yù)計執(zhí)行時間分配資源，先處理短時間能完成的任務(wù)D.隨機分配資源，讓任務(wù)自行競爭12、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)壓縮可以節(jié)省存儲空間和提高傳輸效率。以下哪種數(shù)據(jù)壓縮算法通常適用于文本數(shù)據(jù)？（）A.LZ77B.RLEC.Huffman編碼D.以上都適用13、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.以上都有可能14、在大數(shù)據(jù)存儲中，為了提高數(shù)據(jù)的讀取性能，常常采用緩存機制。假設(shè)一個數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中有一個熱點數(shù)據(jù)區(qū)域，經(jīng)常被訪問。以下哪種緩存替換策略在這種情況下可能效果較好？（）A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（FirstInFirstOut）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.Random（隨機）15、在大數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要對一個高維數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，以下哪種技術(shù)可以幫助降低維度并展示數(shù)據(jù)的分布？（）A.多維縮放B.自組織映射C.獨立成分分析D.以上都是16、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤17、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)分析項目得出了關(guān)于市場競爭態(tài)勢的結(jié)論。以下哪種報告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細(xì)的技術(shù)報告B.簡潔的摘要報告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結(jié)合使用18、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)進(jìn)行的。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問題，以下哪個是首要的解決步驟？（）A.分析問題的根源B.修復(fù)數(shù)據(jù)C.通知相關(guān)人員D.記錄問題19、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分時，以下哪種方法可以自動確定細(xì)分的類別數(shù)量？（）A.K-Means聚類B.層次聚類C.密度聚類D.以上都不行20、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要進(jìn)行有效的解釋和溝通。假設(shè)一個市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)分析項目，得出了關(guān)于消費者行為的一些結(jié)論。以下哪種方式最能幫助非技術(shù)人員理解和接受這些分析結(jié)果？（）A.技術(shù)報告和數(shù)據(jù)表格B.可視化圖表和簡潔的文字說明C.復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和算法描述D.專業(yè)術(shù)語和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)解釋21、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)安全策略的制定需要考慮多方面因素。如果要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性，以下哪種技術(shù)可以使用？（）A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.數(shù)據(jù)壓縮22、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購買B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，無需進(jìn)一步驗證D.可以通過調(diào)整支持度和置信度的閾值來獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則23、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時，考慮到系統(tǒng)的可擴展性和容錯性，以下哪種分布式計算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow24、對于一個需要實時處理和分析大量流數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，例如實時監(jiān)控交通流量，以下哪種技術(shù)架構(gòu)最適合？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)B.Spark流處理框架C.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫D.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫25、在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)治理變得越來越重要。假設(shè)一個組織擁有多個部門，每個部門都有自己的數(shù)據(jù)管理方式和標(biāo)準(zhǔn)。以下哪種數(shù)據(jù)治理策略最能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和一致性？（）A.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標(biāo)準(zhǔn)B.讓各部門自行管理數(shù)據(jù)，互不干擾C.只關(guān)注核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理D.定期清理不需要的數(shù)據(jù)26、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個類別，以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機D.支持向量機27、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析土壤、氣候和作物生長數(shù)據(jù)優(yōu)化種植方案B.有助于預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品的市場價格，指導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)C.大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受到農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施落后的限制D.由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和不確定性，大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用前景不樂觀28、在電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以用于精準(zhǔn)營銷。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在電商精準(zhǔn)營銷中的作用，哪一個是不準(zhǔn)確的？（）A.可以根據(jù)用戶的瀏覽和購買歷史為其推薦相關(guān)商品B.能夠分析市場趨勢，幫助商家提前準(zhǔn)備庫存C.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷只能針對新用戶，對老用戶效果不佳D.可以通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化網(wǎng)站的頁面布局和流程29、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用面臨一些挑戰(zhàn)，以下哪一項不是其面臨的挑戰(zhàn)？（）A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題C.技術(shù)人才短缺D.醫(yī)療數(shù)據(jù)量不足30、大數(shù)據(jù)中的實時流處理引擎如ApacheFlink在處理實時數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢。以下關(guān)于Flink的特點，哪一項是不正確的？（）A.Flink支持精確一次的語義，確保數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和一致性B.它具有高吞吐和低延遲的性能，能夠快速處理大量的實時數(shù)據(jù)C.Flink只能處理流數(shù)據(jù)，不支持對歷史數(shù)據(jù)的批處理操作D.Flink提供了豐富的窗口函數(shù)和狀態(tài)管理機制，便于進(jìn)行復(fù)雜的實時計算二、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Hive對一個大規(guī)模的用戶搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集進(jìn)行語義分析，找出相關(guān)的搜索意圖和需求。2、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自智能電表的大量電力使用數(shù)據(jù)。找出用電量最高的10個時間段，并計算這些時間段的總用電量。3、（本題5分）使用Python的Hadoop框架，對一個包含城市路燈照明數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。找出照明時間最長的10條街道，并計算這些街道的平均照明時間。4、（本題5分）利用Python中的Spark框架，從一個包含用戶購買記錄的大型CSV文件中提取出購買金額超過1000元的用戶信息，并計算這些用戶的平均購買金額。文件中的數(shù)據(jù)量較大，需要考慮性能優(yōu)化。5、（本題5分）用Scala實現(xiàn)一個程序，處理來自能源監(jiān)測系統(tǒng)的大量能源消耗數(shù)據(jù)。找出能源消耗最高的10個時間段，并計算這些時間段的平